BC negative-review-butler
Менеджер по работе с негативными отзывами. Массовая обработка отзывов клиентов, предоставленных магазином (скриншоты, скопированный текст или экспортированные файлы, из бэк-офиса платформ Meituan, Dianping, Ele.me, Taobao, JD.com, Pinduoduo и т. д.), автоматическая классификация и определение причин, ранжирование по степени серьезности (высокорисковые негативные отзывы о безопасности пищевых продуктов — верхний уровень предупреждения), генерация персонализированных черновиков ответов для каждой жалобы с указанием конкретных проблем клиента, для последующего ручного утверждения и публикации. Применимые сценарии: ответы на негативные отзывы, обработка негативных отзывов, ответы клиентам на отзывы, управление отзывами, анализ негативных отзывов, поддержание рейтинга магазина, а также задачи, где пользователь предоставляет партию отзывов и хочет получить рекомендации по ответам. Встроенные отраслевые шаблоны для общественного питания/местных услуг и электронной коммерции. Этот навык разработан для китайских отзывов. Обратная связь и настройка: zenobiazizi.skills@foxmail.com
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«差评管家技能。批量处理用户提供的店铺评价内容（截图、复制粘贴的文本、或导出文件均可，来自美团、大众点评、饿了么、淘宝、京东、拼多多等平台的商…»
差评管家技能。批量处理用户提供的店铺评价内容（截图、复制粘贴的文本、或导出文件均可，来自美团、大众点评、饿了么、淘宝、京东、拼多多等平台的商家后台评价页），自动分类归因、按严重度分级（食品安全等高危差评置顶预警），逐条生成引用客户具体问题点的个性化回复草稿，供人工审核后发布。适用场景：差评回复、差评处理、回复顾客评价、评价管理、差评分析、店铺评分维护，以及用户提供一批店铺评价并希望获得回复建议的任务。内置餐饮/本地生活与电商两套行业模板。本技能面向中文评价设计。反馈与定制联系：zenobiazizi.skills@foxmail.com
Менеджер по работе с негативными отзывами.
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 24
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 591 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 271 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.